AI Lab：名存实亡，寻求新生
2021年，各家大厂AI Lab陷入定位困境，名存实亡成为人们的共识。在国内诸如BAT等互联网巨头的AI Lab中，科研与落地的平衡难以取得，使得这些实验室陷入尴尬的处境。具体而言，以百度、腾讯和字节跳动为例，他们面临着评价机制不清晰、同行压力加大的问题。评价机制的不透明导致研究员们无法确定具体的职业发展方向，同时同行压力也让他们陷入不断追求高产论文的困局。
而与国外的顶级实验室如Deepmind、FAIR和Google Research相比，国内大厂的AI Lab面临着更大的挑战。Deepmind的成果每一次都是学术界的"海啸级"存在，AlphaFold2的开源更是引发轰动。Open AI的GPT-3成为最"全能"语言模型，Google的Transformer和BERT优化了搜索和机翻体验。相比之下，国内大厂的AI Lab尚未达到同等的学术影响力。
名存实亡的AI Lab问题的根源在于定位不清晰。商汤一位高级算法研究员指出，国内大厂对AI Lab的定位不够明确，导致这些实验室在夹缝中挣扎，既要承担科研使命又要应对落地需求，最终处于困境之中。此外，缺乏远见的领导者和健全的AI工业体系也是导致AI Lab问题的重要因素。
然而，尽管面临困境，这并不意味着AI Lab没有未来。他们可以从定位不清中寻求新的发展方向，加强与学术界的合作，形成更健全的评价机制，为科研人员提供更明确的职业发展路径。只有在这样的努力下，AI Lab才有望走出目前的困局，迎来新的生机与希望。
为了寻求新的发展方向，国内大厂的AI Lab开始加强与学术界的合作，与高校建立更紧密的联系。他们意识到，只有在学术界的支持下，才能取得更大的研究成果和学术影响力。因此，许多AI Lab开始与顶尖学府合作设立联合实验室，吸引优秀的科研人员回流，共同攻克人工智能领域的难题。
同时，AI Lab也开始形成更健全的评价机制，让研究员们更加明确自己的职业发展路径。除了以往的论文数量和质量，影响力成为评判研究员的重要标准。虽然影响力是一个模糊的概念，但这促使研究员们更加关注研究成果的实际应用和社会影响，而不仅仅是学术论文的发表。这样的评价机制也能避免过度追求高产论文，让科研人员更专注于解决实际问题，推动人工智能技术的发展。
尽管AI Lab面临着种种挑战，但他们并没有放弃对人工智能技术的追求。相反，他们不断探索新的发展方向，积极创新技术，希望通过自己的努力，为人工智能技术的发展做出更大的贡献。
在未来，AI Lab还将继续面临着来自国外顶尖实验室的竞争压力，这是不可避免的。但正是在这种竞争中，AI Lab才能不断挑战自我，迎接更大的挑战，实现更高的突破。只有通过不断的努力和创新，AI Lab才能在人工智能领域立于不败之地，取得真正的突破和成就。